Data Science/Python
Pandas의 한계를 극복한 5가지 라이브러리: Dask, Vaex, Modin, Cudf, Polars
개요 Pandas는 데이터 분석의 중요한 도구 중 하나로 널리 사용되지만, 대용량 데이터셋 또는 분산 데이터 처리 작업에는 제한이 있을 수 있습니다. 이 블로그 포스팅에서는 Pandas의 한계를 극복하기 위해 Dask, Vaex, Modin, Cudf, Polars라는 5가지 라이브러리를 소개하고 각각의 기능과 장단점을 살펴보겠습니다. Pandas의 한계 먼저, Pandas가 직면하는 일반적인 한계에 대해 알아봅시다. Pandas는 훌륭한 라이브러리지만, 대용량 데이터셋을 처리할 때 다음과 같은 문제점이 발생할 수 있습니다. 메모리 부족: 대용량 데이터를 메모리에 로드하는 데 한계가 있어 큰 데이터셋을 다루기 어려움. 병렬 처리 부족: Pandas는 주로 단일 스레드에서 동작하므로 멀티코어 CPU를 활용..
2023. 9. 21. 00:50
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